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주경원,신주영,허준행,Joo, Kyung-Won,Shin, Ju-Young,Heo, Jun-Haeng 한국수자원학회 2012 한국수자원학회논문집 Vol.45 No.8
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다. The estimation of the rainfall quantile is of great importance in designing hydrologic structures. Conventionally, the rainfall quantile is estimated by univariate frequency analysis with an appropriate probability distribution. There is a limitation in which duration of rainfall is restrictive. To overcome this limitation, bivariate frequency analysis by using 3 copula models is performed in this study. Annual maximum rainfall events in 5 stations are used for frequency analysis and rainfall depth and duration are used as random variables. Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) distributions are applied for rainfall depth and generalized extreme value (GEV), GUM, GLO distributions are applied for rainfall duration. Copula models used in this study are Frank, Joe, and Gumbel-Hougaard models. Maximum pseudo-likelihood estimation method is used to estimate the parameter of copula, and the method of probability weighted moments is used to estimate the parameters of marginal distributions. Rainfall quantile from this procedure is compared with various marginal distributions and copula models. As a result, in change of marginal distribution, distribution of duration does not significantly affect on rainfall quantile. There are slight differences depending on the distribution of rainfall depth. In the case which the marginal distribution of rainfall depth is GUM, there is more significantly increasing along the return period than GLO. Comparing with rainfall quantiles from each copula model, Joe and Gumbel-Hougaard models show similar trend while Frank model shows rapidly increasing trend with increment of return period.
주경원 ( Joo Kyeong Weon ) 한국국제무역학회 2002 國際貿易硏究 = Journal of international trade studies Vol.8 No.1
본 연구는 한국 제조업을 기술집약도에 따라 4개산업군과 23개 세부 산업으로 분류하여 1980-1999년 기간을 대상으로 수출입구조의 변화와 수출경쟁력의 변화를 살펴보고 있다. 분석결과는 첫째, 세계시장으로의 한국제조업 수출에서 1980년에는 저기술산업이 높은 비중을 차지하였으나, 1994년을 기점으로 중고기술을 포함한 고기술산업이 50%이상을 차지하며 지속적으로 증가하였다. 둘째, 외환위기이후 세계시장점유율에서 한국의 수출경쟁력은 1999년에 소폭상승하고 있다. 셋째, OECD시장에서 한국제조업의 RCA지수를 보면 고기술은 지속적으로 상승하였고, 중고기술은 상승추세지만 낮은 상태이고, 저기술과 중저기술은 하락하고 있다. 선진국으로의 이러한 고기술산업의 수출경쟁력증가는 1990년 이후 선진국보다 높은 GDP에 대한 연구개발투자비율의 증가로 인한 것으로 보인다. This paper analyzes the changes in trade structure and in the export competitiveness of Korean manufacturing industries for the period 1980-1999. The industries were classified into 4 groups and 23 sub-groups according to technology intensity. The empirical results were as follows: First, low technology industries had a very high share of exports by Korean manufacturing industries to world markets in 1980, while the share of high and medium-high technology industries increased steadily after 1980 to an increase of over 50% by the start of 1994. Second, Korea`s export competitiveness in world markets increased slightly in 1999, in the period following the currency crisis. Third, in OECD markets, the RCA index of high technology industry increased consistently, that of medium-high technology industry showed an upward trend, while those of medium-low and low technology industries decreased. The increase in the export competitiveness of high technology industries in the markets of developed countries appears to be due to the relatively higher growth of R&D investments as a part of GDP since 1990, compared to developed countries.